Resumen de Un modelo de microsimulación basado en agentes para la propagación del COVID-19 en Medellín-Colombia

Cristian Giovanny Gómez Marín, Jose David Mosquera Tobón, Conrado Augusto Serna Urán

• español

  Desde el brote del nuevo coronavirus (COVID-19) el 31 de diciembre de 2019 en China se extendió rápidamente a más de 200 países de todo el mundo. Los gobiernos de los países afectados han tomado medidas como el distanciamiento social para disminuir la tasa de propagación de COVID-19. Como una forma de evaluar la efectividad de tales acciones, diseñamos un modelo de microsimulación basado en agentes que permite representar la propagación de COVID-19 en Medellín, Colombia. En consecuencia, reproducimos el número de casos y muertes causadas por COVID-19 de acuerdo con los datos reales de Medellín utilizando el modelo propuesto. Además, probamos nuestro modelo con dos escenarios: primero con acciones gubernamentales reales y segundo sin acciones gubernamentales en Medellín-Colombia. Los resultados de nuestro modelo muestran que las políticas de salud pública tempranas permiten aplanar la curva de la propagación de COVID-19 en contraste con el escenario sin restricciones. Como trabajo futuro, incluiremos más clústeres, por ejemplo, clústeres de ocio, clústeres de transporte, y la dinámica de los casos extranjeros de COVID-19

• English

  Since the outbreak of the novel coronavirus (COVID-19) at December 31ths of 2019 in China it quickly spread to more than 200 countries around the word. Government on affected countries have taken actions such as social distancing, reduction of social, commercial and entertainment events, among others, in order to decrease the COVID-19 spreading rate. As a way to evaluate how effective are such actions, we design an agent-based microsimulation model that allows for representing the COVID-19 spreading in Medellín, Colombia by representing individually the social interactions. To set those interactions, we cluster population (home, school, working, and shopping) and use a transport activity to move among clusters generating social interactions. Accordingly, we reproduce the number of cases and deaths caused by the COVID-19 according to Medellín-real data by using the proposed individual social interaction model. Also, we test our model with two scenarios: first one with real government actions and second one without any government actions in Medellín-Colombia. Our model results show that earlypublic-health policies allows for flatting the curve of the COVID-19 spreading in contrast to the scenario without restrictions. As future work, we will include more clusters—e.g.; leisure clusters, transport clusters—and the dynamic of the foreign COVID-19 cases .